splunk是针对超大数据集和的低延迟的集群分布式的计算系统，和其他的同类产品相比，速度快了大约40倍。同时，它是Hadoop的升级版本，使用更先进的技术，让软件更好的为人们服务。
尽管Hadoop适合大岁数批处理工作负载 而且在大数据时代成为企业的首选技术，但是由于限制，让它对一些工作负载并不是最佳的选择。比如缺少对迭代的支持、需要将中间数据存在硬盘上保持一致性、有比较高的延迟。作为优化的版本，splunk完美的解决了这些问题，使用内存代替使用hdfs存储中间结果。
作为app数据分析工具的领头羊，splunk是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合，需要反复操作的次数越多，所需读取的数据量越大，受益越大；数据量小但是计算密集度较大的场合，受益就相对较小。由于弹性分布式数据集的特性，splunk不适用那种异步细粒度更新状态的应用，如Web服务的存储或者是增量的Web爬虫和索引，就是对于那种增量修改的应用模型不适合。总的来说，splunk的适用面比较广泛且比较通用。 同时，splunk提供的数据集操作类型有很多种，比如map、filter等多种，不和其他的软件一样，只提供了一两种操作。
另外，这款软件是不简单的。它基于各种不同角色，开发了用户管理。能够做水平进入垂直扩展而不需要再进行特殊区分。比如有些产品的转发器、索引、检索全部分开了，这会增加使用者的学习成本，但是splunk实力本身就具有多个角色，能够减少人们花费时间去区分它们。由于splunk各种功能都具备，所以不会在需要其他的软件进行补充，从另一个角度来看，节省了成本。
